Informations administratives
| Titre | Traitement par lots |
| Durée | 60 minutes |
| Module | B |
| Type de leçon | Tutoriel |
| Focus | Technique — Deep Learning |
| Sujet | Traitement par lots |
Mots-clés
traitement par lots, propagation du dos,
Objectifs d’apprentissage
- Comprendre les mécanismes derrière le traitement par lots et la propagation du dos
- Apprendre le traitement par lots en modifiant le code Python existant
Préparation prévue
Événements d’apprentissage à compléter avant
Obligatoire pour les étudiants
Aucun.
Optionnel pour les étudiants
Aucun.
Références et antécédents pour les étudiants
Aucun.
Recommandé pour les enseignants
Aucun.
Matériel de leçon
Instructions pour les enseignants
Le tutoriel consiste à terminer le code qui applique des variations de Gradient Descent sur les données. Les étudiants programment en python et sont fournis avec des données pour montrer les (dés)avantages des différentes stratégies de loting. La programmation devrait être terminée dans environ une heure.
Esquisse
Les instructeurs peuvent choisir de laisser les étudiants travailler individuellement ou en groupe sur le bloc-notes pratique pour l’ensemble de la classe (60 minutes) ou de passer du temps à discuter des résultats immédiatement en classe.
Remerciements
Le programme de master IA centré sur l’humain a été cofinancé par le mécanisme pour l’interconnexion en Europe de l’Union européenne dans le cadre de la subvention CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.